Що таке Generative AI?

Останнім часом генеративний ШІ наробив багато шуму. Термін використовується для позначення будь-якого типу системи штучного інтелекту, яка покладається на неконтрольовані або напівконтрольовані алгоритми навчання для створення нових цифрових зображень, відео, аудіо та тексту. За даними Массачусетського технологічного інституту, генеративний ШІ є одним із найперспективніших досягнень у сфері ШІ за останнє десятиліття. 

Завдяки Generative AI комп’ютери можуть вивчати фундаментальні шаблони, що стосуються введення, що дозволяє їм виводити схожий вміст. Ці системи покладаються на генеративні змагальні мережі (GAN), варіаційні автокодери та трансформатори. 

Ажіотаж навколо генеративного штучного інтелекту неухильно зростає, і Gartner включив його у свій «Нові технології та тренди Impact Radar на 2022 рік” звіт. За словами компанії, це одна з найвпливовіших і швидко розвиваються технологій на ринку. 

Деякі з ключових прогнозів із цього звіту Gartner включають: 

• До 2025 року генеративний штучний інтелект використовуватиметься в 50 відсотках ініціатив щодо відкриття та розробки ліків.
  
• До 2025 року генеративний штучний інтелект вироблятиме 10 відсотків усіх даних. 
• До 2027 року 30 відсотків виробників використовуватимуть генеративний ШІ для підвищення ефективності розробки своїх продуктів. 

Генеративні методи ШІ 

Generative AI може створювати новий контент, використовуючи наявний текст, аудіофайли або зображення. Це дозволяє комп’ютерам виявляти основний шаблон, пов’язаний із введенням, щоб створювати подібний вміст. 

Generative AI досягає цього процесу за допомогою різних методів: 

• Генеративні змагальні мережі (GAN): GAN складаються з двох нейронних мереж. Існує мережа генератора та дискримінатора, які налаштовані одна на одну для встановлення рівноваги між ними. Генеруюча мережа генерує нові дані або контент, схожий на вихідні дані. Мережа дискримінатора розрізняє вихідні та згенеровані дані, щоб визначити, що ближче до оригіналу. 
• трансформатори: Моделі трансформаторів включають такі гучні імена, як GPT-3, і вони імітують когнітивну увагу та можуть вимірювати значимість частин вхідних даних. Трансформери навчаються розуміти мову або образ. Вони також можуть вивчати класифікаційні завдання та створювати тексти чи зображення з великих наборів даних. 
• Варіаційні автокодери: За допомогою варіаційних автокодерів кодер кодує вхідні дані у стиснений код, а декодер відтворює початкову інформацію з коду. При правильному навчанні стиснене представлення може зберігати розподіл вхідних даних як представлення менших розмірів. 

Generative AI Applications

Існує широкий спектр застосувань для генеративного штучного інтелекту, що охоплює багато сфер, як-от маркетинг, освіта, охорона здоров’я та розваги. 

Ось деякі з найпопулярніших застосувань генеративного ШІ: 

• Охорона здоров'я: Генеративні ворожі мережі революціонізують галузі охорони здоров’я. Їх можна навчити створювати підроблені приклади недостатньо представлених даних, які потім можна використовувати для навчання та розробки моделі. GAN також використовуються для ідентифікації даних, покращення конфіденційності та безпеки даних. Вони вирішують основну проблему процесу скасування, яка може поставити під загрозу цінні дані пацієнта. 
• Музика: Генеративний штучний інтелект також використовується в музиці шляхом створення нейронних мереж, які можуть імітувати людський мозок. Наприклад, програмне забезпечення Google Magenta створило першу в історії пісню штучного інтелекту. Однією з найбільших переваг генеративного ШІ в музиці є його здатність створювати нові жанри. 
• Кінофільм: Застосування генеративного ШІ в кіноіндустрії продовжує зростати. Це дозволяє професіоналам робити кадри в будь-який час, незважаючи на освітлення чи погодні умови, оскільки після цього фото можна конвертувати. Генеративний штучний інтелект також може використовувати синтез обличчя та клонування голосу, щоб дозволити використовувати зображення та відео акторів різного віку. 
• Медіа: Генеративний ШІ використовується в усій медіаіндустрії. Наприклад, він може покращувати вміст за допомогою супер-роздільності. Технології машинного навчання можуть перетворювати низькоякісний контент у високоякісний. 
• робототехніка: Генеративне моделювання допомагає посиленню моделей машинного навчання виявляти меншу упередженість і здатне зрозуміти абстрактні поняття в симуляції та реальному світі. 

Проблеми генеративного ШІ

З усіма перевагами та застосуванням генеративний штучний інтелект також створює деякі проблеми. По-перше, його можуть використовувати зловмисники для здійснення зловмисних дій, як-от обману людей або створення спаму. 

Для успішного виконання завдань генеративним алгоритмам штучного інтелекту потрібна велика кількість навчальних даних. У той же час GAN не можуть виводити абсолютно нові зображення або текст, вони повинні брати дані та комбінувати їх разом, щоб створити новий вихід. 

Іншою проблемою генеративного штучного інтелекту є несподівані результати, оскільки деякі моделі, такі як GAN, важко контролювати. Коли це так, моделі можуть бути нестабільними та генерувати неочікуваний результат. 

Приклади компаній Generative AI

Є багато компаній, які займаються Generative AI для широкого спектру застосувань: 

• Синтезія: Однією з найвідоміших компаній із створення AI є Synthesia, яка була піонером технології відеосинтезу. Британську компанію було засновано у 2017 році та впроваджує нову технологію синтетичних медіа для створення візуального контенту, а також для зменшення вартості, навичок і мовних бар’єрів, необхідних для використання цієї технології. 
• Переважно ШІ: Переважно AI розробив Synthetic Data Engine, який дозволяє симулювати реалістичні та репрезентативні синтетичні дані в масштабі. Він може автоматично вивчати шаблони, структуру та варіації з наявних даних. 
• Синтез ШІ: Синтез штучного інтелекту поєднує в собі нові генеративні моделі ШІ та технології CGI, що розвиваються. За словами компанії, їхній власний конвеєр дозволяє генерувати величезні обсяги даних для навчання складних моделей комп’ютерного зору. 
• синтетичний: Провідна компанія з виробництва синтетичних даних Synthetaic нарощує високоякісні дані для ШІ. RAIC (Швидка автоматична категоризація зображень) компанії автоматизує аналіз великих неструктурованих наборів даних, щоб ви могли навчати та розгортати моделі AI швидше, ніж традиційні підходи. 
• Акемія: Компанія Aqemia, яка розробляє ліки silico, покладається на унікальні квантові алгоритми для прогнозування спорідненості в поєднанні з ШІ. Ця техніка допомагає швидко відкривати нові інноваційні молекули з кращими шансами на успіх. 
• AiMi: AiMi, одна з найкращих генеруючих компаній штучного інтелекту в музичній індустрії, забезпечує динамічний нескінченний потік електронної музики, яка оживляє в реальному часі. Ви можете використовувати AiMi для створення музичних пейзажів, які занурюють вас у безперервний звук і зображення.
  

Це лише деякі з багатьох компаній, які використовують генеративні моделі ШІ для впровадження інноваційних технологій, які постійно розвиваються.